我国农业上市公司资本结构战略效应实证研究
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［摘 要］本文通过探讨需求不确定和成本不确定因素对我国农业上市公司资本结构决策的影响,分析了我国农业上市公司资本结构的战略效应。并运用我国农业上市公司2002—2008年的数据,对其资本结构战略效应进行了实证检验。结果显示：我国农业上市公司普遍采取了较为保守的融资策略,资本结构的战略效应没有凸显出来；我国农业上市公司之间普遍存在着产量竞争。
［关键词］资本结构；战略效应；农业上市公司
1 引 言
在西方国家,资本结构与产品市场的相互作用已经越来越受到理论界和实务界的重视,资本结构的战略使用也逐渐成为西方国家上市公司非常普遍的现象。在我国,产品市场无序竞争现象严重,资本市场存在一定的信贷约束,企业的经营风险以及财务风险较大,在不确定条件下的竞争市场环境中,企业如何从竞争战略以及降低风险的角度出发进行债务融资决策,已经成为理论界和实务界亟待解决的问题。
2 样本选择与变量选取
2.1 样本筛选和数据来源
本文以2002—2008年我国深沪两市A股农业上市公司为研究对象。其中选择标准具有以下几点：①剔除了样本时间段内数据不全个体；②剔除了ST公司。共选出了15家符合条件的农业上市公司,获得了105个样本观测值。数据主要从深沪两家证券交易所披露的年报中获得。本文对原始数据进行了整理,采用EVIEWS5.0软件包进行分析处理。
2.2 解释变量
资本结构(DEBT)。由于我国大多数公司都存在短期负债长期化现象,不能仅仅将长期资金来源的构成情况作为资本结构,因此本文将资产负债率作为资本结构的替代变量。
2.3 被解释变量
（1)需求不确定(DEM)。根据Brander和Lewis的观点,由于负债的有限责任效应,且负债能够强化公司的竞争行为,使其在产品市场上保持一定策略优势,因此当处于产量竞争中的公司面临需求不确定因素时,公司有动力提高债务水平来扩大产出,从而降低对手的边际利润和均衡产量,以在市场中获得有利的地位。所以需求不确定因素与公司的资产结构正相关。Showalter认为即使公司之间存在的是价格竞争,当需求不确定时,高水平的负债对公司保持竞争优势仍是有利的。公司可以通过增加负债在一个较高的需求和价格水平上实现利润最大化。
本文采用Showalter的方法来量化需求的不确定。假设公司的销售收入以一种可预测的固定的模式增长(或下滑),当销售收入偏离这种趋势较大时,就代表了需求的不确定性。Showalter的研究表明三次方程较好地捕捉了这种波动,本文借鉴他的研究方法,构建如下销售趋势：
2.4 控制变量
影响公司资本结构的因素很多,因此有必要对一些主要变量进行控制来增强模型的解释能力。本文选取公司规模(Log(总资产))、经营风险(DEV/EBIT)和赢利能力(息税前利润/总资产)作为控制变量。其中公司规模预期与公司资本结构正相关,而经营风险和赢利能力预期与公司资本结构负相关。这里经营风险的量化公式为公司在一段时间内息税前利润一阶差分的标准差(DEV)与其平均息税前利润(EBIT)的比值。
3 实证分析
3.1 变量的描述性统计分析
在进行实证分析之前,我们先对主要研究变量进行描述性统计分析。考虑到极值的影响,本文以各指标的中位数代替均值进行分析。
(1)负债比率水平差异不大
样本公司总负债比率水平为0.514,其中最小值为0.122,而最大值达到了9.151,表明有些公司负债持有量是其总资产的9倍之多。总体来看标准差为0.861,公司之间负债比率的差异不是很大。
(2)经营风险差异较大
RISK的标准差为38.711,波动性较大,说明虽然同属于农业上市公司,但是面临的经营风险仍然存在很大差异性。
(3)赢利能力普遍偏低
我国农业上市公司赢利水平普遍偏低,平均水平仅为0.035,标准差为0.055,行业内赢利水平差异性不大。
(4)面临的市场不确定因素差异不大
需求不确定和成本不确定两个变量的标准差分别为0.682和0.491,说明行业内公司面临的市场不确定因素较为一致,不存在较大的差异性。
3.2 回归结果分析
为了对比说明模型的有效性,本文分别采用混合最小二乘法、固定效应和随机效应三种回归方法加以比较,其结果如下表所示。
(1)模型整体较为显著
由表对比可知,采用固定效应模型的回归效果较好。R2等于0.8225,即模型整体解释能力达到了82.2%。F统计值为97.302,通过了1%水平的显著性检验。表明回归方程整体上是显著的。
(2)公司规模系数符号与预期相背
公司规模系数符号为-0.5832,在1%水平上显著,表明我国农业上市公司规模与其负债水平成显著的负相关关系,即公司规模越大,负债水平反而越低,与预期不符。主要有两种可能性解释：一是规模较大的公司赢利能力也会随之增强,公司本身资金充裕,无须进行较多的债务融资；二是目前我国农业上市公司“背农”现象较为严重,盲目进行规模扩张,并没有起到规模经济的效果,反而造成了规模不经济,致使公司产生了融资困难。
(3)赢利能力与资本结构负相关
赢利能力系数为-4.3242,通过了1%水平的显著性检验,表明公司的赢利能力与公司资本结构存在显著的负相关关系,公司赢利能力较强,就会减少负债融资,与融资优序理论相一致,符合理论预期。
(4)需求不确定因素
需求不确定因素的系数为-1.6445,在1%水平上显著。表明我国农业上市公司在进行资本结构决策时,考虑到了产品市场上的不确定因素,但是需求不确定因素对我国农业上市公司资本结构决策影响方向与理论预期并不一致,当存在需求不确定时,我国农业上市公司并没有增加负债融资来增强自己在产品市场上的竞争力,反而减少了负债融资。即我国农业上市公司资本结构的战略效应没有显现出来。由此看出,我国农业上市公司普遍采用了保守的财务融资策略。虽然与理论预期不一致,但是也具有一定的现实意义,当出现需求不确定因素时,虽然负债能够促使公司在产品市场上保持战略优势,但是这种不确定性也会增大高负债公司破产的概率,特别是对于赢利能力较弱的农业上市公司。
(5)成本不确定与资本结构正相关
成本不确定对我国农业上市公司的负债水平具有正向的影响,且在1%的水平上显著。Showalter的研究结论表明,我国农业上市公司之间普遍存在着数量竞争而不是价格竞争。
4 结 论
本文通过分析产品市场中存在的不确定因素对我国农业上市公司资本结构的影响情况,探讨了我国农业上市公司资本结构的战略效应。结果发现：①我国农业上市公司在进行资本结构决策时,考虑到了产品市场上的不确定因素。②受自身赢利能力及所处行业环境的影响,我国农业上市公司资本结构的战略效应没有显现出来。当出现需求不确定因素时,我国农业上市公司并没有增加负债融资,而是普遍采取了保守的融资策略,以减少可能造成的财务风险。③我国农业上市公司之间普遍存在着数量竞争而不是价格竞争。本文的研究表明,受自身赢利能力较弱和所处产业特征的影响,我国农业上市公司没能很好地发挥资本结构的战略效应。而有效地利用资本结构决策的战略效应能使公司在产品市场上保持强势的竞争地位,因此从长期来看,我国农业上市公司过于保守的融资策略可能并不利于公司保持强势的竞争地位,特别是面对外来实力雄厚的强敌,有效地使用资本结构的战略效应才能够在日益激烈的竞争中赢得一席之地。
［关键词］资本结构；战略效应；农业上市公司
1 引 言
在西方国家,资本结构与产品市场的相互作用已经越来越受到理论界和实务界的重视,资本结构的战略使用也逐渐成为西方国家上市公司非常普遍的现象。在我国,产品市场无序竞争现象严重,资本市场存在一定的信贷约束,企业的经营风险以及财务风险较大,在不确定条件下的竞争市场环境中,企业如何从竞争战略以及降低风险的角度出发进行债务融资决策,已经成为理论界和实务界亟待解决的问题。
2 样本选择与变量选取
2.1 样本筛选和数据来源
本文以2002—2008年我国深沪两市A股农业上市公司为研究对象。其中选择标准具有以下几点：①剔除了样本时间段内数据不全个体；②剔除了ST公司。共选出了15家符合条件的农业上市公司,获得了105个样本观测值。数据主要从深沪两家证券交易所披露的年报中获得。本文对原始数据进行了整理,采用EVIEWS5.0软件包进行分析处理。
2.2 解释变量
资本结构(DEBT)。由于我国大多数公司都存在短期负债长期化现象,不能仅仅将长期资金来源的构成情况作为资本结构,因此本文将资产负债率作为资本结构的替代变量。
2.3 被解释变量
（1)需求不确定(DEM)。根据Brander和Lewis的观点,由于负债的有限责任效应,且负债能够强化公司的竞争行为,使其在产品市场上保持一定策略优势,因此当处于产量竞争中的公司面临需求不确定因素时,公司有动力提高债务水平来扩大产出,从而降低对手的边际利润和均衡产量,以在市场中获得有利的地位。所以需求不确定因素与公司的资产结构正相关。Showalter认为即使公司之间存在的是价格竞争,当需求不确定时,高水平的负债对公司保持竞争优势仍是有利的。公司可以通过增加负债在一个较高的需求和价格水平上实现利润最大化。
本文采用Showalter的方法来量化需求的不确定。假设公司的销售收入以一种可预测的固定的模式增长(或下滑),当销售收入偏离这种趋势较大时,就代表了需求的不确定性。Showalter的研究表明三次方程较好地捕捉了这种波动,本文借鉴他的研究方法,构建如下销售趋势：
2.4 控制变量
影响公司资本结构的因素很多,因此有必要对一些主要变量进行控制来增强模型的解释能力。本文选取公司规模(Log(总资产))、经营风险(DEV/EBIT)和赢利能力(息税前利润/总资产)作为控制变量。其中公司规模预期与公司资本结构正相关,而经营风险和赢利能力预期与公司资本结构负相关。这里经营风险的量化公式为公司在一段时间内息税前利润一阶差分的标准差(DEV)与其平均息税前利润(EBIT)的比值。
3 实证分析
3.1 变量的描述性统计分析
在进行实证分析之前,我们先对主要研究变量进行描述性统计分析。考虑到极值的影响,本文以各指标的中位数代替均值进行分析。
(1)负债比率水平差异不大
样本公司总负债比率水平为0.514,其中最小值为0.122,而最大值达到了9.151,表明有些公司负债持有量是其总资产的9倍之多。总体来看标准差为0.861,公司之间负债比率的差异不是很大。
(2)经营风险差异较大
RISK的标准差为38.711,波动性较大,说明虽然同属于农业上市公司,但是面临的经营风险仍然存在很大差异性。
(3)赢利能力普遍偏低
我国农业上市公司赢利水平普遍偏低,平均水平仅为0.035,标准差为0.055,行业内赢利水平差异性不大。
(4)面临的市场不确定因素差异不大
需求不确定和成本不确定两个变量的标准差分别为0.682和0.491,说明行业内公司面临的市场不确定因素较为一致,不存在较大的差异性。
3.2 回归结果分析
为了对比说明模型的有效性,本文分别采用混合最小二乘法、固定效应和随机效应三种回归方法加以比较,其结果如下表所示。
(1)模型整体较为显著
由表对比可知,采用固定效应模型的回归效果较好。R2等于0.8225,即模型整体解释能力达到了82.2%。F统计值为97.302,通过了1%水平的显著性检验。表明回归方程整体上是显著的。
(2)公司规模系数符号与预期相背
公司规模系数符号为-0.5832,在1%水平上显著,表明我国农业上市公司规模与其负债水平成显著的负相关关系,即公司规模越大,负债水平反而越低,与预期不符。主要有两种可能性解释：一是规模较大的公司赢利能力也会随之增强,公司本身资金充裕,无须进行较多的债务融资；二是目前我国农业上市公司“背农”现象较为严重,盲目进行规模扩张,并没有起到规模经济的效果,反而造成了规模不经济,致使公司产生了融资困难。
(3)赢利能力与资本结构负相关
赢利能力系数为-4.3242,通过了1%水平的显著性检验,表明公司的赢利能力与公司资本结构存在显著的负相关关系,公司赢利能力较强,就会减少负债融资,与融资优序理论相一致,符合理论预期。
(4)需求不确定因素
需求不确定因素的系数为-1.6445,在1%水平上显著。表明我国农业上市公司在进行资本结构决策时,考虑到了产品市场上的不确定因素,但是需求不确定因素对我国农业上市公司资本结构决策影响方向与理论预期并不一致,当存在需求不确定时,我国农业上市公司并没有增加负债融资来增强自己在产品市场上的竞争力,反而减少了负债融资。即我国农业上市公司资本结构的战略效应没有显现出来。由此看出,我国农业上市公司普遍采用了保守的财务融资策略。虽然与理论预期不一致,但是也具有一定的现实意义,当出现需求不确定因素时,虽然负债能够促使公司在产品市场上保持战略优势,但是这种不确定性也会增大高负债公司破产的概率,特别是对于赢利能力较弱的农业上市公司。
(5)成本不确定与资本结构正相关
成本不确定对我国农业上市公司的负债水平具有正向的影响,且在1%的水平上显著。Showalter的研究结论表明,我国农业上市公司之间普遍存在着数量竞争而不是价格竞争。
4 结 论
本文通过分析产品市场中存在的不确定因素对我国农业上市公司资本结构的影响情况,探讨了我国农业上市公司资本结构的战略效应。结果发现：①我国农业上市公司在进行资本结构决策时,考虑到了产品市场上的不确定因素。②受自身赢利能力及所处行业环境的影响,我国农业上市公司资本结构的战略效应没有显现出来。当出现需求不确定因素时,我国农业上市公司并没有增加负债融资,而是普遍采取了保守的融资策略,以减少可能造成的财务风险。③我国农业上市公司之间普遍存在着数量竞争而不是价格竞争。本文的研究表明,受自身赢利能力较弱和所处产业特征的影响,我国农业上市公司没能很好地发挥资本结构的战略效应。而有效地利用资本结构决策的战略效应能使公司在产品市场上保持强势的竞争地位,因此从长期来看,我国农业上市公司过于保守的融资策略可能并不利于公司保持强势的竞争地位,特别是面对外来实力雄厚的强敌,有效地使用资本结构的战略效应才能够在日益激烈的竞争中赢得一席之地。